NŒr b r vi bruke datamaskiner og nœr b r vi bruke hodet? En kritikk av Dreyfus og Dreyfus' (1987) myter om ekspertise

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "NŒr b r vi bruke datamaskiner og nœr b r vi bruke hodet? En kritikk av Dreyfus og Dreyfus' (1987) myter om ekspertise"

Transkript

1 Artikkelen er akseptert bidrag til Norsk Informatikk Konferanse, Den vil trykkes i konferansens artikkelsamling, TAPIR forlag, 1995 NŒr b r vi bruke datamaskiner og nœr b r vi bruke hodet? En kritikk av Dreyfus og Dreyfus' (1987) myter om ekspertise Geir Kirkeb en Universitetet i Oslo Innledning Allerede pœ 50-tallet foreslo enkelte at datamaskinen burde brukes til Œ utvikle "kunstig intelligens" (KI). Denne tidlige KI-visjonen har i alt for stor grad preget diskusjonene rundt sp rsmœlet om hva vi kan og b r bruke datamaskiner til. Debatten i informatikkmilj er har v¾rt sterkt polarisert. PŒ den ene siden har vi hatt de som har forsvart de svulstige KI-visjonene. PŒ den andre siden, har vi hatt KI-kritikerne som sv¾rt ensidig har argumentert for et "mind over machine"-syn. KI-visjon¾rene og KI-kritikerne har hatt til felles at de har basert sine oppfatninger om hhv. datamaskinens muligheter og menneskets fortreffeligheter, pœ spekulasjoner. KI-visjonen baserer seg pœ en ren spekulasjon, nemlig antagelsen om at "a physical symbol system has the necessary and sufficient means for general intelligent action" (Newell og Simon, 1981, s. 41). Denne hypotesen er igjen basert pœ en antagelse om at kognisjon er samme type prosess som informasjonsprosessering i datamaskiner. KIkritikerne (f.eks. Dreyfus, 1972; Winograd og Flores, 1986) har - med gode argumenter - avvist denne antagelsen, men de har fulgt opp med en like ensidig og spekulativ antagelse om menneskelig ekspertise som noe h yt hevet over maskiner. Sp rsmœlet om en programmert datamaskin kan sies Œ v¾re intelligent eller ikke, har liten relevans for problemstillingen jeg reiser i artikkelens tittel. Jeg mener det nœ er pœ tide at informatikere vurderer hvilken rolle datamaskiner kan og b r spille i beslutningstaking, probleml sning, ut velse av ekspertise osv. ut fra hva man i kognitiv psykologi vet om styrker og svakheter i eksperters skj nn og beslutningstaking. Denne kunnskapen er i hovedsak avdekket i en tradisjon i psykologien som gœr tilbake til Paul Meehls (1954) bok Clinical versus Statistical Predictions. I hva vi kan kalle Meehl-tradisjonen har man systematisk sammenlignet menneskers evne til Œ foreta skj nnsmessige vurderinger med mekaniske rutiner. Paradokset er at mens KI-tradisjonens fors k pœ Œ utvikle avanserte KI-programmer har avdekket menneskers styrke i forhold til datamaskiner og altsœ gitt n¾ring til en generell "mind-over-machine"-myte, sœ har den systematiske sammenligningen av mennesker mot helt enkle mekaniske rutiner avdekket dramatiske svakheter i menneskelig skj nn og vurderingsevne. Jeg vil f rst vise at det ekspertisesyn Dreyfus og Dreyfus (1987) forfekter, blir en myte sett i lys av de siste f rti Œrs beslutnings- og vurderingsforskning. Deretter vil jeg

2 2 fors ke Œ fœ fram at den type funn som denne forskningen har avdekket, er sv¾rt relevant for utforming av menneske-maskin samspill og beslutningsst ttesystemer. Dreyfus og Dreyfus' (1987) myter om ekspertise I 1947 ble den f rste programmerbare digitale datamaskinen satt i drift. Samme Œr startet Allan Turing debatten om muligheten for Œ utvikle "kunstig intelligens" (KI). Han foregrep idžen som ligger til grunn for den moderne KI-visjonen, en idž som gjerne tilskrives Newell, Shaw og Simon (1958). Turing (1947) antok at kognisjon essensielt er (symbolsk) probleml sning og at probleml sning kan reduseres til "the form 'Finding a number n such that...'... We should not go far wrong if we assumed that all problems are reducible to this form." (s. 22). Turings mest markante motdebattant i 1947 var kjemiprofessoren Michael Polanyi, en venn og nabo av Turing pœ denne tida. Polanyi var sterkt uenig med Turing. Han hevdet at menneskelig kognisjon slett ikke lot seg spesifisere eller simulere ved hjelp av formelle systemer. Diskusjonene inspirerte hhv. Turings (1950) artikkel Computing Machinery and Intelligence og Polanyis (1958) bok Personal Knowledge. Den velkjente "Turing-testen" for Œ vurdere om en programmert maskin kan sies Œ v¾re intelligent, er et sentralt bidrag til KI-tradisjonen i Turings artikkel. Polanyi avviste testen som et kriterium pœ intelligens. For han var det en a priori kjennsgjerning at menneskelig kognisjon og intelligens er vesensforskjellig fra programmerte datamaskiner. Ingen empiri kan endre dette, hevdet Polanyi. Den fundamentale forskjellen mellom mennesker og maskiner kommer s¾rlig til uttrykk i hans begrep "taus" kunnskap (tacit knowledge). I dette begrepet ligger det at menneskelig kognisjon dels er basert pœ kunnskap som ikke lar seg beskrive. Begrepet "taus kunnskap" har siden stœtt sentralt i KI-kritikken. (For debatten mellom Turing og Polanyi, se f.eks. Hodges, 1983) Filosofen Hubert Dreyfus (1965, 1972) overtok pœ 60-tallet Polanyis rolle som toneangivende KI-kritiker. Han fokuserer, som Polanyi, pœ hva maskiner ikke kan gj re. Mens Polanyi bl.a. argumenterte ut fra Gšdels ufullstendighetsteorem, er utgangspunktet for Dreyfus' kritikk de tidlige faktiske fors kene pœ Œ utvikle KI-programmer. Dreyfus retter en skarp, og i stor grad berettiget, kritikk mot vyene mange hadde om Œ "kopiere" menneskelig intelligens og ekspertise i form av programmerte datamaskiner. Verre blir det nœr Dreyfus og Dreyfus (1987) i boka Mind over Machine forklarer hva menneskelig eksperter kan gj re som maskiner ikke kan. De sammenfatter sin forstœelse av hva som skiller eksperter fra programmerte datamaskiner og nybegynnere slik: "It seems that a beginner makes inference using rules and facts just like a heuristically programmed computer, but that with talent and a great deal of involved experience the beginner develops into an expert who intuitively sees what to do without applying rules." (Dreyfus og Dreyfus, 1987)

3 3 I dette sitatet kommer de to mytene jeg mener Dreyfus og Dreyfus forfekter, til uttrykk. Den ene er pœstanden om at ekspertise generelt har en gestaltkarakter, at eksperter "intuitivt ser" helheter i m nstre av data/informasjon. Vi kan kalle dette myten om det gode skj nn. Dette er nemlig en myte. Psykologisk forskning har avdekket at menneskelige beslutningstakere, eksperter inkludert, ofte ikke er i stand til dette. Den andre relaterte myten som kommer til uttrykk i sitatet, kan vi kalle myten om erfaringsl¾ring. Med dette mener jeg troen pœ at man pœ alle kunnskapsomrœder har mulighet til Œ erverve seg et godt skj nn gjennom erfaring. Som vi skal se, har psykologisk forskning klart vist at dette langt fra er tilfelle. Hva bygger Dreyfus og Dreyfus (1987) sin forstœelse av ekspertise pœ? Dreyfus og Dreyfus (1987) peker korrekt pœ at KI-visjonene baserer seg pœ spekulasjoner: "the grandiose claims and predictions made by Simon and associates were not based on sound empirical research" (s.8) Hva bygger sœ Dreyfus og Dreyfus (1987) sin egen forstœelse av ekspertise pœ? I hovedsak baserer de seg pœ "the seemingly plausible arguments of Merleau-Ponty, Heidegger, and Wittgenstein, which I had come to accept" (Dreyfus & Dreyfus, 1987, s.7). Den empiriske forskningen pœ erfaringsl¾ring og skj nnsmessige vurderinger, som klart strider mot deres eget syn, neglisjerer eller bortforklarer de: "To forsake rationality in favor of unrationalized know-how is to sail on uncharted seas, and there will always be those... who challenge the wisdom. A number of academic psychologists have gone so far as to create experiments purporting to show... consistent flaws in human decision-making" (s. 41) I den grad Dreyfus og Dreyfus baserer seg pœ empiriske observasjoner, avgrenser de seg i hovedsak til studier og observasjoner av senso-motoriske ferdigheter som sykling, sv mming og flyvning. Av kognitive ferdigheter er det stort sett studier av (og uttalelser fra) sjakkspillere de viser til. Hva de i bokas undertittel karakteriserer som "the power of human intuition" belegger de ikke med stort annet enn eksperters egne opplevelser: "There is no choosing. It happens unconsciously, automatically, naturally" (Japansk kunstner, s. 32); "When I say to a doctor, 'the patient is psychotic', I don't know how to legitimize the statement. But I am never wrong. Because I know psychosis from inside out. And I feel that, I know it, and I trust it". (Psykiatrisk sykepleier, s. 34); "To these elementary laws there leads no logical path, but only intuition, supported by being sympathetically in touch with experience". (Einstein, s. 41) Dreyfus og Dreyfus appellerer dessuten til lesernes "common sense": "You need not merely accept our word but should check to see if the process by which you yourself acquired various skills reveals a similar pattern." (s. 20)

4 4 Jeg benekter ikke at Dreyfus og Dreyfus' ekspertisesyn er utbredt. Jeg vil imidlertid vise at mange tiœrs psykologisk forskning klart viser at deres tro pœ bœde vœr evne til Œ l¾re av erfaring og "intuisjonens kraft", ikke er "common sense". Den er - i mange og viktige sammenhenger - "common non-sense". Dreyfus og Dreyfus' (1987) feilslutninger PŒ vesentlige omrœder er menneskelig kognisjon klart overlegen informasjonsprosessering i datamaskiner. Det gjelder for eksempel diverse former for persepsjon og bruk av naturlig sprœk. Felles for vœre perseptuelle evner og vœre sprœkevner er at de er utviklet gjennom millioner av Œr. VŒr hjerne er spesielt "designet" for Œ realisere slike ferdigheter. NŒr det gjelder for eksempel ansiktspersepsjon er vœr "mind" h yt hevet over "the machine". Vi vet blant annet at vi alle har en ekstrem evne til Œ "lese" ansikter. Vi vurderer vanligvis raskt hum ret en person er i ut fra personens ansiktsuttrykk. Selv om vi er sv¾rt dyktige til dette, kan vi ofte bare vagt beskrive de trekk eller tegn vi kjenner igjen. Polanyi (1958) brukte nettopp slike persepsjonseksempler i sin argumentasjon for den "tause", ikke-beskrivbare kunnskapens betydning. Dreyfus gj r det samme. I What computer's can't do (1972) innleder han typisk nok med et sitat der filosofen Pascal kritiserer Descartes' forstœelse av nettopp persepsjon: "Mathematicians wish to treat matters of perception mathematically, and make themselves ridiculous... the mind... does it tacitly, naturally, and without technical rules." Persepsjon har Œpenbart en "gestalt-karakter": Ser vi deler av en sirkel, "ser" vi hele sirkelen. Dreyfus og Dreyfus' (1987) hevder at ogsœ eksperters vurderinger har en slik gestaltkarakter; dvs. at eksperter i sin alminnelighet er i stand til Œ "se" helheter i m nstre av data/informasjon. De generaliserer altsœ fra persepsjon til vurderinger generelt. Dette er en feilslutning. Det som skiller mange av de typer problemer som eksperter i vœr moderne tid stilles overfor fra problemene knyttet til Œ "lese" ansikter og forstœ naturlig sprœk, er at vi ikke har noen evolusjonsmessige preferanser for Œ l se den f rstnevnte type problemer. Det gjelder for eksempel problemet en lege eller psykolog har som pœ grunnlag av et sett av data, skal vurdere sannsynligheten for at en pasient har en bestemt diagnose. En slik "kunstig" integrering av informasjon er et "nytt" problem. VŒr hjerne er ikke "kablet" for slike oppgaver. Som vi skal se, har da ogsœ psykologisk forskning n¾rmest entydig vist at vi er meget dœrlige til dette. OgsŒ nœr det gjelder erfaringens betydning, overgeneraliserer Dreyfus og Dreyfus (1987). Deres modell for utviklingen fra nybegynner til ekspert er basert pœ studier av "the skill-acquisition process of airline pilots, chess-players, automobile drivers and adult learners of a second language" (s. 20). NŒr det gjelder disse omrœdene, er det liten grunn

5 5 til Œ betvile at Dreyfus og Dreyfus (1987) "observed a common pattern in all cases, which [they] call the five stages of skill acquisition" (s. 20). Feilen de gj r, er igjen at de generaliserer fra ervervelse av senso-motoriske ferdigheter (og sjakkferdigheter) til kognitive ferdigheter i sin alminnelighet. Psykologisk forskning har avdekket at bestemte betingelser mœ v¾re til stede for erfaringsl¾ring. L¾ringsbetingelsene er tilstede i de spesielle kunnskapsomrœdene Dreyfus og Dreyfus hovedsakelig henter sin empiri fra. De generaliserer imidlertid til kunnskapsomrœder der disse betingelsene ikke er tilstede. Vi skal se at pœ slike omrœder opparbeider heller ikke "ekspertene" seg et stadig bedre skj nn med erfaring. F rst vil jeg redegj re for empirisk forskning som klart indikerer at Dreyfus og Dreyfus (1987) grensel se tro pœ "the power of human intuition", er en myte. Tradisjonen etter Meehl (1954): Myten om det gode skj nn avlives Alle klager pœ sin hukommelse. Det er sjelden man h rer noen klager pœ sine vurderinger. Dette er blant annet uttrykk for at folk flest vet sv¾rt lite om hva psykologien har avdekket om systematiske svakheter ved menneskers - eksperter inkludert - skj nnsmessige vurderinger. I dette avsnittet vil jeg fors ke Œ fœ dette fram. Det hele begynte som nevnt med Meehls (1954) lille bok Clinical versus Statistical Predictions. Som det framgœr av tittelen pœ boka, er den overordnede problemstillingen Œ avgj re hva som er best av kliniske (skj nnsmessige) vurderinger og aktuariske metoder. Dette hadde lenge v¾rt et stridssp rsmœl i psykologien. Meehl argumenterer for at sp rsmœlet bare kan avgj res pœ empirisk grunnlag. Han setter fram metodologiske regler for hvordan kontroversen "klinisk versus statistisk" kan avgj res empirisk. Med statistisk prediksjon mener Meehl en vekting og kombinasjon av data pœ grunnlag av statistiske trender som er avdekket i en eller flere normative grupper. Klinisk prediksjon svarer til at data kombineres intuitivt eller skj nnsmessig. PŒ grunnlag av 24 empiriske studier slutter Meehl at kliniske vurderinger (Har pasienten hjerneskade? Er pasienten schizofren? osv.) foretatt vha. formelle statistiske prosedyrer alltid er minst like n yaktige, og ofte mer n yaktige, enn skj nnsmessige vurderinger. Innvendingene mot Meehls studier var av tre typer. Det ble hevdet: 1) Vurderingene er ikke representative for den type vurderinger som klinikeren stœr overfor i en virkelig klinisk praksis (f.eks. McArthur, 1956). 2) Klinikeren har ikke tilgang til informasjon som er essensiell for kliniske vurderinger, som intervjudata, m te med pasienten osv. (f.eks. Holt, 1958) 3) Konklusjonene holder ikke for "konfigurale" vurderinger.

6 6 Holdbarheten av disse tre innvendingene er testet ut i en rekke studier. Konklusjonene er n¾rmest entydige: Innvendingene holder ikke. La oss se pœ noen "klassiske" og representative studier som indikerer dette. MMPI er den mest brukte personlighetstesten. Testresultatene summeres i en "profil" bygd opp av ti tallverdier som hver representerer testpersonens nivœ pœ Žn skala eller "personlighetsdimensjon" (introvert-ekstravert; maskulinitet-feminitet; psykopati osv.). Det er alment akseptert at MMPI-tolkninger krever at man ikke trekker slutninger bare pœ grunnlag av verdien pœ Žn enkelt skala. Man mœ se pœ relasjonene mellom de ti skœrene. Klinikere mœ altsœ foreta en "konfigural" vurdering av MMPI-profilen (jfr. innvending 3). Vurdering av MMPI-profiler er for vrig ogsœ representativ for den type vurderinger klinikere hyppig m ter i klinisk praksis (jfr. innvending 1). Goldberg (1965) studerte erfarne klinikeres evne til Œ vurdere om en pasient var nevrotisk eller psykotisk pœ grunnlag av slike MMPI-profiler. Han vurderte klinikerene opp mot hva som siden er blitt kalt "Goldbergs regel". Denne regelen legger sammen skœrene pœ tre utvalgte skalaer, og trekker fra skœrene pœ to andre skaler. Er resultatet under 45 er pasienten nevrotisk, ellers psykotisk. 861 MMPI-profiler skulle vurderes. Det viste seg at "Goldbergs regel" med god margin utkonkurrerte de mange erfarne klinikerne som ble studert. Goldbergs studie, og en rekke andre studier, stœr i skarp kontrast til den psykiatriske sykepleieren som Dreyfus og Dreyfus (1987) ukritisk tar til inntekt for sitt ekspertisesyn: "When I say to a doctor, 'the patient is psychotic', I don't know how to legitimize the statement. But I am never wrong." (s.34) Sawyers (1966) omfattende review-studie viser klart at "naturlig" klinisk informasjon ofte ikke bidrar til bedre vurderinger (jfr. innvending 2). Studiene Sawyer tok for seg, viser blant annet at dersom klinikere gis mulighet til Œ basere sine vurderinger pœ intervjuer med pasientene i tillegg til pasientenes testdata, sœ faller kvaliteten pœ vurderingene i forhold til om klinikerne bare baserer seg pœ testdata. En rekke senere studier viser det samme. Generelt har det vist seg at dersom en beslutningstaker fœr tilgang til informasjon ut over de to-tre mest prediktive data, sœ faller kvaliteten pœ vurderingene. Slike studier viser altsœ hvor lett menneskelige beslutningstakere "drukner" i informasjon. Goldbergs studie viste at Žn enkel regel utkonkurrerte erfarne klinikere pœ en type vurdering som disse rutinemessig foretar. Dawes' (1971, 1979) studier viser at enda enklere aktuariske ligninger enn "Goldbergs regel" kan slœ ut erfarne menneskelige beslutningstakere. Dawes studerte blant annet inntakskomitžer ved amerikanske colleger. Disse komitžene skal vurdere hvilke studenter fra high school som skal tas inn, dvs. de skal predikere framtidige skoleprestasjoner. Dawes sammenlignet komitženes vurderinger med helt trivielle line¾re ligninger. Han fant at selv ligninger som bare trenger informasjon om Žn variabel (elevenes standpunktkaraktersnitt) predikerer

7 7 framtidige skoleprestasjoner bedre enn komitžen bestœende av erfarne skolefolk. KomitŽen hadde da ut over standpunktkaraktersnittet ogsœ tilgang til elevenes eksamenskarakterer, kjennskap til kvaliteten pœ den skolen de kom fra, anbefalingsbrev fra denne skolen, samt et lengre intervju med elevene. Stikk i strid med Dreyfus og Dreyfus' (1987) pœstand om at eksperter generelt "intuitivt ser" hva de b r gj re, har tradisjonen etter Meehl avdekket at intelligente, motiverte og erfarne menneskelige beslutningstakere i mange sammenhenger systematisk overgœs av usofistikerte statistiske prosedyrer. Hundrevis av studier gœr i samme retning som Goldbergs, Sawyers og Dawes' studier (se Dawes, Faust og Meehl, 1989 for en oversikt). Dreyfus og Dreyfus (1987) ser helt bort fra denne empiriske forskningen. De holder seg til "the seemingly plausible arguments of Merleau-Ponty, Heidegger, and Wittgenstein", og gjentar de grundig tilbakeviste innvendingene mot Meehl (1954) fra 50-tallet, for eksempel: "But does poor performance of most subjects in the experiment really show that people deal poorly with new evidence in real-world situations?" (s. 42) Hvorfor l¾rer vi (ofte) ikke av erfaring? Dreyfus og Dreyfus (1987) avviser Dawes' (1971) funn med den begrunnelse at komitžmedlemmene ikke er fulltids-eksperter pœ Œ vurdere elevers framtidige skoleprestasjoner. De mener: "It would be interesting to compare the predictive ability of models against those professionals responsible on a full-time basis for the admission decisions at elite undergraduate colleges. Our guess is that full-timers would fare better." (s. 45) Hvorfor de gjetter er ikke sœ lett Œ forstœ. Det er nemlig gjort en rekke studier av betydningen grad av erfaring har for vurderingers kvalitet. For eksempel, i en stor unders kelse nylig basert pœ et representativt utvalg pœ 600 av USAs dr yt 3400 nevropsykologer, konkluderte man slik: "Except for a possible tendency among more experienced practitioners to overdiagnose abnormality, no systematic relations were obtained between training, experience, and accuracy across a series of neuropsychologic judgments." (Faust, Guilmette, Hart et al., 1988). Dette er ikke en spesielt valgt studie. Man har lenge visst at kvaliteten pœ klinikeres vurderinger ikke bedres med erfaring. Allerede Wiggins (1973) konkluderte pœ grunnlag av en omfattende studie av klinikere med ulik grad av erfaring: "Surprisingly, there is little empirical evidence that justifies the granting of 'expert' status to the clinician on the basis of his [or her] training, experience, or information-processing ability" (s. 131) I en bredt anlagt meta-studie nylig bekrefter Garb (1989) i hovedsak Wiggins konklusjoner. Funnene gjelder ikke spesielt for klinikere. De gjelder alle kunnskapsomrœder der: 1) man ikke har en klar forstœelse av hva som er en gal vurdering.

8 8 2) man ikke fœr umiddelbar, utvetydig og konsistent tilbakemelding nœr man gj r feil. PŒ en rekke kunnskapsomrœder er kvaliteten pœ den tilbakemeldingen man fœr pœ sine vurderinger ikke i n¾rheten av Œ tilfredsstille de minimumskrav som er n dvendige (f.eks. Balzer, Doherty og O'Connor, 1989) Da finner man heller ingen forskjell pœ kvaliteten til erfarne og uerfarne klinkere (Kirkeb en, 1995). Grunnen til at fœ klager pœ sine egne vurderinger, skyldes selvf lgelig mangel pœ tilbakemelding. Dreyfus og Dreyfus' baserer sin stadiemodell pœ hvordan vi l¾rer oss senso-motoriske ferdigheter som sykling, sv mming og flyvning. Ved l¾ring av slike ferdigheter fœr vi tilbakemelding som Œpenbart tilfredsstiller de to betingelsene. OgsŒ i sjakk, som Dreyfus og Dreyfus ofte viser til, oppfylles i stor grad de to kravene til tilbakemelding. Derfor opp ver sjakkspillere etterhvert evnen til "intuitivt Œ se" gode, fornuftige trekk. I sv¾rt mange av de kunnskapsomrœder vi i et moderne samfunn har eksperter, er derimot betingelsene ikke oppfylt. Hva er sœ Œrsakene til at intelligente, motiverte og erfarne menneskelige beslutningstakere systematisk overgœs av usofistikerte statistiske prosedyrer? Det er to hovedgrunner til dette: 1) VŒre kognitive begrensninger. 2) Strategiene vi benytter oss av for Œ overkomme disse begrensningene. La oss f rst se litt pœ hvordan informasjonsteknologien bidro til Œ avdekke menneskers kognitive begrensninger. Informasjonsteknologien og menneskets kognitive begrensninger Filosofer og psykologer fra Platon til Descartes og Freud forklarte feilvurderinger, dœrlig skj nn etc. med at vœre h yere intellektuelle prosesser ble blokkert eller forstyrret av "lavere" drifter eller emosjoner. Informasjonsteknologien bidro pœ flere mœter til Œ endre dette. Indirekte avdekket denne teknologien svakhetene ved behavioristisk psykologi, som dominerte fram til 50-tallet. Atferdspsykologene sœ bort fra menneskets "indre" begrensninger. De psykologene som fikk jobben med Œ tilpasse operat rer til den nye komplekse krigsteknologien, fant imidlertid raskt ut at operat rene gjorde feil i omgang med den nye teknologien, uansett hvor mye l¾ring de ble utsatt for. Dette reiste nettopp sp rsmœlet om hvilke "indre" eller kognitive begrensninger vi har. Blant annet slik bidro informasjonsteknologien til den sœkalte kognitive revolusjon i psykologifaget (se Kirkeb en, 1993). F rst med informasjonsteknologien (i vid betydning) ble det mulig systematisk Œ forklare kognitiv feilfungering uten Œ mœtte henvise til ikke-kognitive faktorer. Shannons (1948) informasjonsteori var kanskje det viktigste bidraget, blant annet fordi teorien gir et

9 9 presist kvantitativt mœl pœ "informasjon". Teorien inspirerte dessuten psykologer til Œ betrakte mennesket som en informasjonskanal. Det naturlige prosjektet ble da Œ bestemme denne "kanalens" evne til Œ overf re "informasjon". Vi kan altsœ si at Shannons teori indirekte gjorde det mulig for psykologer Œ betrakte tenkning kvantitativt. Millers (1956) klassiske artikkel "The magical number seven plus or minus two", var motivert av Shannons informasjonsteori: "[T]hese experiments would not have been done without the apperance of information theory." (s. 81) I artikkelen gir Miller nettopp et kvantitativt mœl (i bit) pœ begrensningen ved vœr umiddelbare hukommelse. Snart ble metaforen "mennesket som informasjonskanal" erstattet med metaforen "mennesket som informasjonsprosessor". Moderne kognitiv psykologis hovedprosjekt har siden v¾rt Œ bestemme vœr sœkalte "kognitive arkitektur", dvs. de kvantitative egenskapene til denne "informasjonsprosessorens" antatte bestanddeler. Herbert Simon (1955) var for vrig den f rste som forklarte menneskelig irrasjonalitet ut fra begrensningene i vœr kognitive arkitektur. Han lanserte begrepet "bounded rationality". IdŽen bak begrepet er nettopp at mennesker ikke tenker rasjonelt (sammenlignet med konomenes normative modeller) nettopp fordi den informasjonsbehandling som kreves dersom vi skal foreta vurderinger i overensstemmelse med normative kriterier, overskrider vœr kognitive kapasitet. Dette, sammen med de etterhvert mange studiene som viste eksperters dœrlige vurderingsevne, reiste nye sp rsmœl: Hvilke strategier bruker vi for Œ redusere kompleksiteten? Hvorfor gir disse strategiene i mange sammenhenger dœrlige resultater? Strategier og svakheter i menneskelig beslutningstaking Pionerene var psykologene Daniel Kahneman og Amos Tversky. Deres studier viste at mennesker som beslutningstakere opererer etter regler, eller heuristikker, som avviker fra element¾re (og ikke fullt sœ element¾re) statistiske prinsipper (f. eks. Tversky og Kahneman, 1974). Disse reglene fungerer i mange situasjoner bra, men noen ganger - ikke minst i "kunstige" profesjonelle situasjoner - gj r de ikke det. Kahneman og Tversky viste ikke bare at menneskelige beslutningstakere avviker fra normative modeller. De viste at intuitivt baserte vurderinger og prediksjoner er systematisk avvikende. Jeg vil kort redegj re for de to sentrale slutningsstrategiene eller heuristikkene vi automatisk bruker for Œ forenkle komplekse vurderinger, nemlig tilgjengelighetsheuristikk og representativitetsheuristikk. Med "heuristikk" i denne sammenheng menes en prosedyre, tommelfingerregel eller "short-cut" som kraftig reduserer mulige l sninger pœ et problem eller antall mulige svar pœ et sp rsmœl. Med tilgjenglighetsheuristikk (TH) menes tendensen til at vurderinger av hvor hyppig "noe" forekommer (i forhold til noe annet) pœvirkes av hvor lett tilgjenglig dette

10 10 "noe" er (det vil bœde si hvor lett det er Œ legge merke til, hvor lett det er Œ huske og hvor lett det er Œ forestille seg). TH bidrar ofte til gode vurderinger av hyppighet. Problemet er at det er mange faktorer som ikke er korrelert med hyppighet, som kan pœvirke tilgjengeligheten. Et eksempel pœ hvordan dette slœr ut i eksperimentsituasjoner: Man blir spurt om hvilke ord det er flest av pœ engelsk: a) ord som begynner pœ R, eller b) ord som har R som tredje bokstav. De fleste svarer da a). Grunnen, antar man, er at det er lettere Œ forestille seg ord som begynner pœ R, selv om det er veldig mange ganger flere ord som har R som tredje bokstav. Et annet eksempel. Fors kspersoner fœr lest opp for seg en liste med kjente kvinnenavn og ukjente mannsnavn. De blir sœ spurt: Hva forekom hyppigst av kvinne- eller mannsnavn? Selv om det er like mange av hver, vil fors kspersonene systematisk svare at det var flere kvinnenavn i lista. Kjente navn er lettere Œ huske - lettere tilgjenglig - enn fra f r ukjente navn. TH fungerer bra sœ lenge tilgjengelighet og hyppighet samvarierer. Antagelig fungerte TH meget bra i en f r-moderne verden. Da var stort sett det som var viktig, bœde farer og muligheter, "slœende" hendelser, og derfor lett bœde Œ legge merke til og huske. I vœr moderne verden derimot, er store mengder statistisk informasjon langt mer reliabelt enn personlige erfaringer. Vi - eksperter inkludert - har en sterk tendens til Œ legge overdreven vekt pœ de siste. Det skyldes blant annet at vi automatisk bruker TH. Bruk av representativitetsheuristikk (RH) eller "representativ tenkning" kommer til uttrykk pœ mange ulike mœter. Generelt viser bruk av RH seg ved at vi har en tendens til Œ kategorisere objekter og fenomener pœ grunnlag av i hvilken grad slœende trekk ved objektet/fenomenet ligner eller synes Œ v¾re "representative" for kategorien. RH inneb¾rer Œ anvende enkle likhetskriterier pœ kategoriseringsproblemer, dvs. at vi "reduserer" vurderinger til gjenkjenning. Ett eksempel. Blir fors kspersoner spurt: "En professor liker Œ skrive poesi, er ganske sky, og er liten av vekst. Hva tror du er hans felt? a) Kinesiske studier; b) Psykologi", sœ svarer de fleste a). Grunnen er at beskrivelsen er mer "typisk", eller representativ, for hvordan man forestiller seg en sinolog enn hvordan man forestiller seg en psykolog. Sv¾rt fœ vil ta hensyn til at det er mange, mange ganger flere professorer i psykologi enn i sinologi, dvs. man ser bort fra baseratene. La oss se hva representativ tenkning inneb¾rer i forhold til Bayes teorem, som kan betraktes som en idealisert modell eller formel for diagnostisk beslutningstaking. Teoremet kan uttrykkes i formelen: P(D/S) = P(S/D) * PD/PS. Relatert til klinisk diagnostikk, kan teoremet forstœs slik: Vi kan tenke oss at vi stœr overfor en pasient som har et symptom S. Vi nsker Œ bestemme sannsynligheten for at pasienten da ogsœ har sykdommen D. Denne sannsynligheten er det som i formelen betegnes P(D/S). For Œ kunne beregne P(D/S), mœ vi vite hvor ofte symptomet S er til stede hos de som har den

11 11 bestemte sykdommen D, altsœ sannsynligheten for S gitt D eller P(S/D). Dette mœ multipliseres med sannsynligheten for at en tilfeldig person i den pasientgruppen (populasjonen) klinikeren behandler, har denne sykdommen, altsœ med PD. Videre mœ det deles med hvor vanlig det er at symptomet S, isolert sett, forekommer i denne populasjonen, dvs. med sannsynligheten for symptomet: PS. Bruk av RH inneb¾rer at man betrakter P(D/S) = P(S/D), altsœ at man ser bort fra baseratene PD og PS. PŒ grunn av bruk av RH, vil man ofte se - ogsœ blant eksperter - en sterk tendens til Œ sidestille for eksempel P(Traumatiske barndomsopplevelser/psykiske problemer) med P(Psykiske problemer/traumatiske barndomsopplevelser). Vi kan si at bruk av RH introduserer en symmetri i tanken som ikke eksisterer i virkeligheten. Dette var en liten smakebit. Poenget er at det i stor grad er klarlagt hvilke ulike typer heuristikker eller strategier som automatisk styrer vœre beslutninger og vurderinger (se for eksempel Nisbett og Ross, 1980 for en oversikt). Relevansen for informatikere Jeg vil n ye meg med Œ liste opp noen funn som jeg mener gir klare f ringer for utforming av for eksempel beslutningsst ttesystemer: - Mennesker har en unik evne til Œ "se" hva som er relevant informasjon i en situasjon, men vi har meget begrenset evne til Œ integrere den informasjonen som ligger i flere (unike) observasjoner. - Informasjon ut over de 2-3 dataene med h yest prediktiv verdi resulterer i dœrligere vurderinger nœr informasjonen kombineres klinisk (skj nnsmessig), men ker samtidig eksperters egen tro pœ vurderingenes kvalitet. (f.eks. Oskamp, 1965). - NŒr eksperter hevder Œ ha brukt kompleks konfigural analyse for Œ nœ bestemte vurderinger, sœ har man alltid kunnet konstruere enkle line¾re modeller som adekvat duplikerer ekspertenes vurderinger (f.eks. Goldberg, 1968). Samlet indikerer disse punktene hvilke typer vurderinger man b r tenke pœ Œ automatisere. Dersom man a priori kan spesifisere hvilken type informasjon eller input som er mest relevant for vurderingen, sœ er det god grunn til Œ tro at man kan finne fram til en formel som foretar en bedre integrering av input-informasjonen enn det menneskelige beslutningstakere er i stand til. - Dersom menneskelige beslutningstakere i tillegg til informasjon om problemet gis tilgang til den aktuariske formelens konklusjon, og sœ blir bedt om Œ justere den siste, sœ resulterer det systematisk i dœrligere vurderinger (f.eks., Goldberg, 1968; Sawyer, 1966) Det vil altsœ ofte v¾re en dœrlig l sning Œ la menneskelige beslutningstakere korrigere resultatet av mekaniske rutiners integrering av informasjon.

12 12 - Skj nnsmessige vurderinger er avvikende pœ systematiske og predikerbare mœter. Det siste er spesielt viktig. Det gir grunnlag for Œ tro at det er mulig Œ utforme effektive beslutningsst ttesystemer (se f.eks. Kahneman og Tversky, 1979). NŒr b r vi bruke hodet og nœr b r vi bruke datamaskiner? Bayes teorem indikerer hvor komplisert beregning som ideelt sett mœ foretas nœr for eksempel en lege pœ grunnlag av flere data som alle sier noe om sannsynligheten for en diagnose, skal vurdere hva disse data samlet sier om sannsynligheten for diagnosen. Legen bruker sv¾rt ofte ingen hjelpemidler for Œ foreta denne vurderingen eller beregningen. FŒ synes Œ bekymres over at leger foretar slike vurderinger skj nnsmessig og intuitivt. Dette til tross for at de fleste er klar over hvor svak den menneskelige hjerne er til Œ vekte og kalkulere. Alle ville derfor antagelig reagere dersom kassamannen pœ RIMI tok handlekurven pœ yemœl. Han gj r ikke det. Han summerer. Derimot sitter fortsatt leger landet rundt og foretar langt mer komplekse vurderinger - som gjelder liv og d d - pœ skj nn. Dette gjelder sœ godt som alle vurderinger. Alltid. Paul Meehl (1957) stilte sp rsmœlet: "When shall we use our heads instead of the formula?" "Heads" refererer til en skj nnsmessig, intuitiv, subjektiv behandling av informasjon. "Formula" refererer til en matematisk, statistisk eller mekanisk kombinering av informasjon. Meehl konkluderte i 1957 med at dersom vi har tilgang til en formel, sœ b r vi bruke hodet veldig, veldig sjelden. Grunnene til det er ikke blitt f¾rre siden da. Meehl (1986) ser det nœ slik: "When you are pushing 90 investigations, predicting everything from the outcome of football games to the diagnosis of liver disease and when you can hardly come up with half dozen studies showing even a weak tendency in favor of the clinician, it is time to draw a practical conclusion." (s. 374) Informatikere har mulighet til Œ trekke de praktiske konklusjonene. Forutsetningen er imidlertid at informatikere som utformer samspillet mellom teknologi og mennesker, gj r seg kjent med hva vi i dag vet om menneskelig skj nn og beslutningstaking. Til slutt, en etisk betraktning Mange vil kanskje peke pœ etiske problemer med Œ erstatte menneskelig skj nn med mekaniske rutiner. Dawes (1988) ser det slik: "Friends tell me that important human judgment is often ineffable, unsystematic, and intuitive. I agree. And it is, therefore, often bad. Friends tell me that decisions that are effable, systematic, and explicit are dehumanized decisions. I agree. But they are "dehumanized" only for the decision maker, and I am concerned with the consequences for the people affected by the decisions. Bad decisions are dehumanizing for them." (s. 150)

13 13 Referanser Balzer W.K., Doherty M.E. og O'Connor R. (1989) Effects of cognitive feedback on performance. Psychological Bulletin, 106, Dawes R.M. (1971) A Case Study of Graduate Admissions: Application of Three Principles of Human Descision Making. American Psychologist, 26, Dawes R.M. (1979) The robust beauty of improper linear models in decision making. American Psychologist, 34, Dawes R.M. (1988) You can't systematize human judgment: Dyslexia. I J. Dowie & A. Elstein (eds.) (s ) Professional Judgment. A reader in clinical decision making. Cambridge: Cambridge University Press. Dawes R. M., Faust D. og Meehl P. E. (1989) Clinical versus acturial judgment. Science, 243, Dreyfus H.L. (1965) Alchemy and Artificial Intelligence. The RAND Corporation Paper P-3244, December Dreyfus H. (1972)What computers can't do. New York: Harper & Row. Dreyfus H.L og Dreyfus E. (1987) Mind over Machine. The power of human intuition and expertise in the era of the computer. New York: The Free Press Faust D., Guilmette T.J. Hart K., Arkes H. R., Fishburne F. J. og Davey L. (1988) Neuropsychologists' training, experience, and judgment accuracy. Arch Clinical Neuropsychology, 3, Garb H.N. (1989) Clinical judgment, clinical training, and professional experience, Psychological Bulletin, 105, Goldberg L. R. (1965) Diagnosticians versus diagnostic signs: The diagnosis of diagnosis psychosis versus neurosis from the MMPI. Psychological Monographs 79 (9, hele no. 602) Goldberg L.R. (1968) Simple models or simple processes? Some research on clinical judgements. American Psychologist, 23, Hodges A. (1983) Alan Turing: the Enigma. London: Burnett. Holt R.R. (1958) Clinical and statistical prediction: A reformulation and some new data. Journal of Abnormal and Social Psychology, 56, 1-12 Kahneman D. og Tversky A. (1979) Intuitive predictions: Biasis and Corrective procedures. TIMS Studies in Management Science, 12, Kirkeb en G. (1993) Det mekaniske og det mentale. I T. Rasmussen og M. S by (Eds.): Kulturens digitale felt. Oslo: Aventura, s Kirkeb en G. (1995) En bombe under soveputen? Tidsskrift for Norsk Psykologforening, 32, McArthur C.C. (1956) The dynamic model. Journal of Counseling Psychology, 3, Meehl P.E (1954) Clinical versus statistical prediction: A theoretical analysis and a review of the evidence. Minneapolis: University of Minnesota Press. Meehl P. (1957) When shall we use our heads instead of the formula? Journal of Counseling Psychology, 4, 4,

14 14 Meehl P.M. (1986) Causes and effects of my disturbing little book. Journal of Personality assessment, 50 (3), Miller G. A. (1956) The magical number seven plus or minus two: some limits in our capacity for processing information. Psycological Review, Newell A., Shaw, J.C. og Simon H.A. (1958) Elements of a theory of human problem solving. Psychological review, 65, Newell A. og Simon H. A. (1981) Computer science as empirical inquiry: symbol and search. I Haugland (1981a, s ) Nisbett R.E. og Ross L.E. (1980) Human Inference: Strategies and Shortcomings of Social judgment. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall Oskamp S. (1965). Overconfidence in case study judgment. Journal of Consulting Psychology, 63, Polanyi M. (1958) Personal knowledge. London: Routeledge&Kegan Sawyer J. (1966) Measurement and prediction, clinical and statistical. Psychological Bulletin, 66, Shannon C. (1948) A mathematical theory of communication. Bell Systems Tech. Journal, 27, Simon H.A. (1955) A behavioral model of rational choice. Quarterly Journal of Economics, 69, Turing A. (1947/1969) Intelligent Machinery. I B. Meltzer og Michie D. (eds.) (1969, p. 3-23) Machine Intelligence, 5. Edinburgh: Edinburgh University Press. Turing A. (1950) Computing machinery and intelligence. Mind, 59, Tversky R. H. og Kahneman D. (1974) Judgement under uncertainty: heuristics and biases Science, 185, Wiggins J. S. (1973) Personality and Prediction: Principles of personality assessment. Reading, MA: Addison-Wesley. Winograd T. og Flores F. (1986) Understanding computers and cognition: a new foundation for design. N. J.: Ablex Publishing Corp.

Skjønn, formler og klinisk praksis: Hvorfor vurderer erfarne klinikere så dårlig enda de vet så mye?

Skjønn, formler og klinisk praksis: Hvorfor vurderer erfarne klinikere så dårlig enda de vet så mye? Tidsskrift for Norsk Psykologforening, 36, 523-536, 1999 Skjønn, formler og klinisk praksis: Hvorfor vurderer erfarne klinikere så dårlig enda de vet så mye? Geir Kirkebøen, Institutt for informatikk,

Detaljer

What is is expertise expertise? Individual Individual differ diff ences ences (three (thr ee cent cen r t a r l a lones): easy eas to to test

What is is expertise expertise? Individual Individual differ diff ences ences (three (thr ee cent cen r t a r l a lones): easy eas to to test Expertise in planning & estimation What is it and can one improve it? Jo Hannay (Simula) 1 What is expertise? Individual differences (three central ones): easy to test Personality easy to test Intelligence

Detaljer

Risikostyring i et samfunnssikkerhetsperspektiv. Terje Aven Universitetet i Stavanger

Risikostyring i et samfunnssikkerhetsperspektiv. Terje Aven Universitetet i Stavanger Risikostyring i et samfunnssikkerhetsperspektiv Terje Aven Universitetet i Stavanger Samfunnssikkerhet Primært et spørsmål om fag? Primært et spørsmål om ledelse og politikk? Dagens ingeniører og økonomer

Detaljer

KROPPEN LEDER STRØM. Sett en finger på hvert av kontaktpunktene på modellen. Da får du et lydsignal.

KROPPEN LEDER STRØM. Sett en finger på hvert av kontaktpunktene på modellen. Da får du et lydsignal. KROPPEN LEDER STRØM Sett en finger på hvert av kontaktpunktene på modellen. Da får du et lydsignal. Hva forteller dette signalet? Gå flere sammen. Ta hverandre i hendene, og la de to ytterste personene

Detaljer

EN Skriving for kommunikasjon og tenkning

EN Skriving for kommunikasjon og tenkning EN-435 1 Skriving for kommunikasjon og tenkning Oppgaver Oppgavetype Vurdering 1 EN-435 16/12-15 Introduction Flervalg Automatisk poengsum 2 EN-435 16/12-15 Task 1 Skriveoppgave Manuell poengsum 3 EN-435

Detaljer

Bostøttesamling

Bostøttesamling Bostøttesamling 2016 Teresebjerke@husbankenno 04112016 2 09112016 https://wwwyoutubecom/watch?v=khjy5lwf3tg&feature=youtube 3 09112016 Hva skjer fremover? 4 09112016 «Gode selvbetjeningsløsninger» Kilde:

Detaljer

PATIENCE TÅLMODIGHET. Is the ability to wait for something. Det trenger vi når vi må vente på noe

PATIENCE TÅLMODIGHET. Is the ability to wait for something. Det trenger vi når vi må vente på noe CARING OMSORG Is when we show that we care about others by our actions or our words Det er når vi viser at vi bryr oss om andre med det vi sier eller gjør PATIENCE TÅLMODIGHET Is the ability to wait for

Detaljer

Norsk (English below): Guide til anbefalt måte å printe gjennom plotter (Akropolis)

Norsk (English below): Guide til anbefalt måte å printe gjennom plotter (Akropolis) Norsk (English below): Guide til anbefalt måte å printe gjennom plotter (Akropolis) 1. Gå til print i dokumentet deres (Det anbefales å bruke InDesign til forberedning for print) 2. Velg deretter print

Detaljer

The internet of Health

The internet of Health The internet of Health! Biler, helse og fremtiden!! Velkon 2014, 22. October 2014 Nard Schreurs, IKT-Norge Få ut begrepet «pasient» av tanker om helse. Aldring 1980-2010 Menn 72 år til 79 år Kvinner 79

Detaljer

FASMED. Tirsdag 21.april 2015

FASMED. Tirsdag 21.april 2015 FASMED Tirsdag 21.april 2015 SCHEDULE TUESDAY APRIL 21 2015 0830-0915 Redesign of microorganism lesson for use at Strindheim (cont.) 0915-1000 Ideas for redesign of lessons round 2. 1000-1015 Break 1015-1045

Detaljer

Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye)

Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) INF283, HØST 16 Er du? Er du? - Annet Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) Hvor mye praktisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 =

Detaljer

Vekeplan 4. Trinn. Måndag Tysdag Onsdag Torsdag Fredag AB CD AB CD AB CD AB CD AB CD. Norsk Matte Symjing Ute Norsk Matte M&H Norsk

Vekeplan 4. Trinn. Måndag Tysdag Onsdag Torsdag Fredag AB CD AB CD AB CD AB CD AB CD. Norsk Matte Symjing Ute Norsk Matte M&H Norsk Vekeplan 4. Trinn Veke 39 40 Namn: Måndag Tysdag Onsdag Torsdag Fredag AB CD AB CD AB CD AB CD AB CD Norsk Engelsk M& Mitt val Engelsk Matte Norsk Matte felles Engelsk M& Mitt val Engelsk Norsk M& Matte

Detaljer

Jubileumsseminar LINK Oslo 31.oktober 2014. Pasientbiblioteket på Rikshospitalet

Jubileumsseminar LINK Oslo 31.oktober 2014. Pasientbiblioteket på Rikshospitalet Jubileumsseminar LINK Oslo 31.oktober 2014 Pasientbiblioteket på Rikshospitalet Linda Schade Andersen Donna Louise Dolva Bibliotek som selvhjelpsarena og møteplass i et folkehelseperspektiv Hva kan materialet

Detaljer

Geir Lieblein, IPV. På spor av fremragende utdanning NMBU, 7. oktober 2015 GL

Geir Lieblein, IPV. På spor av fremragende utdanning NMBU, 7. oktober 2015 GL Å ta ansvar refleksjon som grunnlag for læring Geir Lieblein, IPV På spor av fremragende utdanning NMBU, 7. oktober 2015 GL 11.08.2014 Refleksjon Individuelt og sammen Agroecology MSc vårt konseptuelle

Detaljer

Livets slutt i sykehjem pasienters og pårørendes forventninger og erfaringer En syntese av kvalitative studier

Livets slutt i sykehjem pasienters og pårørendes forventninger og erfaringer En syntese av kvalitative studier Delprosjekt 1 Livets slutt i sykehjem pasienters og pårørendes forventninger og erfaringer En syntese av kvalitative studier Anette Fosse 1,2 Margrethe Aase Schaufel 3 Sabine Ruths 1,2 Kirsti Malterud

Detaljer

Medisinsk statistikk, KLH3004 Dmf, NTNU 2009. Styrke- og utvalgsberegning

Medisinsk statistikk, KLH3004 Dmf, NTNU 2009. Styrke- og utvalgsberegning Styrke- og utvalgsberegning Geir Jacobsen, ISM Sample size and Power calculations The essential question in any trial/analysis: How many patients/persons/observations do I need? Sample size (an example)

Detaljer

Geometriske begrepers doble natur. Frode RønningR Voss 24.09.07

Geometriske begrepers doble natur. Frode RønningR Voss 24.09.07 Geometriske begrepers doble natur Frode RønningR Voss 24.09.07 Geometriske begreper Hva kjennetegner geometriske begreper? Geometri er en logisk oppbygd struktur læren om det tredimensjonale rommet rundt

Detaljer

Molare forsterkningsbetingelser

Molare forsterkningsbetingelser Molare forsterkningsbetingelser Hva er mekanismen(e) bak forsterkning? Hvor langt opp eller ned skal man skru mikroskopet for å se godt nok? Kjetil Viken 1 2 ARBEIDSDAG sitte ved pc formelle samtaler møter

Detaljer

Tuberkulosescreening fra et brukerperspektiv. Frokostmøte LHLI,

Tuberkulosescreening fra et brukerperspektiv. Frokostmøte LHLI, Tuberkulosescreening fra et brukerperspektiv. Frokostmøte LHLI, 06.06.2016 Samarbeid med Kaalmo Oppsøkende informasjonsarbeid Seminarer og diskusjonsgrupper 13.06.2016 2 Betydningen av god informasjon

Detaljer

Språkleker og bokstavinnlæring

Språkleker og bokstavinnlæring FORSLAG OG IDEER TIL Språkleker og bokstavinnlæring POCOS hjelper barnet med språkutvikling og begrepsforståelse og er også nyttig til trening av øye-hånd-koordinasjon, fokus og konsentrasjon. POCOS fremmer

Detaljer

The regulation requires that everyone at NTNU shall have fire drills and fire prevention courses.

The regulation requires that everyone at NTNU shall have fire drills and fire prevention courses. 1 The law The regulation requires that everyone at NTNU shall have fire drills and fire prevention courses. 2. 3 Make your self familiar with: Evacuation routes Manual fire alarms Location of fire extinguishers

Detaljer

Lærere som lærer. Elaine Munthe. Professor / Dekan Universitetet i Stavanger uis.no 26.10.2015

Lærere som lærer. Elaine Munthe. Professor / Dekan Universitetet i Stavanger uis.no 26.10.2015 Lærere som lærer Elaine Munthe Professor / Dekan Universitetet i Stavanger uis.no Plan for innlegget: Læreres profesjonelle læring i et kontinuum Kunnskaps- og kompetanseområder for lærere Hvordan fremme

Detaljer

BIBSYS Brukermøte 2011 Live Rasmussen og Andreas Christensen. Alt på et brett? -om pensum på ipad og lesebrett

BIBSYS Brukermøte 2011 Live Rasmussen og Andreas Christensen. Alt på et brett? -om pensum på ipad og lesebrett BIBSYS Brukermøte 2011 Live Rasmussen og Andreas Christensen Alt på et brett? -om pensum på ipad og lesebrett Prosjektet epensum på lesebrett Vi ønsker å: Studere bruk av digitalt pensum i studiesituasjonen.

Detaljer

Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye)

Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) INF234 Er du? Er du? - Annet Hvor mye teoretisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) Hvor mye praktisk kunnskap har du tilegnet deg på dette emnet? (1 = ingen, 5 = mye) Hvor

Detaljer

Overgang fra videregående opplæring til universitet/høgskole - UHRs undersøkelse

Overgang fra videregående opplæring til universitet/høgskole - UHRs undersøkelse Overgang fra videregående opplæring til universitet/høgskole - UHRs undersøkelse Frode Rønning Institutt for matematiske fag NTNU Overgang fra videregående skole til høyere utdanning Hvilke utfordringer

Detaljer

AMOR MUNDI Av kjærlighet til verden

AMOR MUNDI Av kjærlighet til verden AMOR MUNDI Av kjærlighet til verden Da filsofen Hannah Arendt skrev The Human Condition (Arendt 1958) hadde hun opprinnelig tenkt å kalle boken Amor Mundi - For love of the world. Fagdagene Holbergprisen

Detaljer

Psychology as the Behaviorist Views it. John B. Watson (1913).

Psychology as the Behaviorist Views it. John B. Watson (1913). Psychology as the behaviorist views it is a purely objective experimental branch of natural science. Its theoretical goal is the prediction and control of behavior. Hva innebærer kontroll (EK)? Er det

Detaljer

Dialogkveld 03. mars 2016. Mobbing i barnehagen

Dialogkveld 03. mars 2016. Mobbing i barnehagen Dialogkveld 03. mars 2016 Mobbing i barnehagen Discussion evening March 3rd 2016 Bullying at kindergarten Mobbing i barnehagen Kan vi si at det eksisterer mobbing i barnehagen? Er barnehagebarn i stand

Detaljer

TEORI OG PRAKSIS. Kjønnsidentitet og polaritetsteori. En kasusstudie av en samtalegruppe med transpersoner

TEORI OG PRAKSIS. Kjønnsidentitet og polaritetsteori. En kasusstudie av en samtalegruppe med transpersoner TEORI OG PRAKSIS Kjønnsidentitet og polaritetsteori En kasusstudie av en samtalegruppe med transpersoner Av Vikram Kolmannskog 1 - - NØKKELORD: transpersoner, kjønnsidentitet og uttrykk, polariteter, kjønnsnormer,

Detaljer

5E-modellen og utforskende undervisning

5E-modellen og utforskende undervisning Sesjon CD4.2: 5E-modellen og utforskende undervisning 5E-modellen som praktisk tilnærming til utforskende undervisning, for å hjelpe lærere til å gjøre den utforskende undervisningen mer eksplisitt og

Detaljer

Debatten om bedrifters sosiale ansvar (I)

Debatten om bedrifters sosiale ansvar (I) Debatten om bedrifters sosiale ansvar (I) MEVIT4340 Informasjon & samfunnskontakt: Sosialt ansvar Fredag, 9. mars 2007 Øyvind Ihlen Dagens plan skal bedrifter ta sosialt ansvar? pliktetiske begrunnelser

Detaljer

// Translation // KLART SVAR «Free-Range Employees»

// Translation // KLART SVAR «Free-Range Employees» // Translation // KLART SVAR «Free-Range Employees» Klart Svar is a nationwide multiple telecom store, known as a supplier of mobile phones and wireless office solutions. The challenge was to make use

Detaljer

Assignment. Consequences. assignment 2. Consequences fabulous fantasy. Kunnskapsløftets Mål Eleven skal kunne

Assignment. Consequences. assignment 2. Consequences fabulous fantasy. Kunnskapsløftets Mål Eleven skal kunne Consequences Kunnskapsløftets Mål Eleven skal kunne KRL Filosofi og etikk reflektere over filosofiske temaer knyttet til identitet og livstolkning, natur og kultur, liv og død, rett og galt. gjøre rede

Detaljer

Implementeringen av ROP retningslinjen; er GAP analyser et

Implementeringen av ROP retningslinjen; er GAP analyser et Implementeringen av ROP retningslinjen; er GAP analyser et effek/vt redskap? Lars Lien, leder Nasjonal kompetansetjeneste for sam

Detaljer

Sannsynlighet, frekvens, usikkerhet hvordan forstå og formidle risiko?

Sannsynlighet, frekvens, usikkerhet hvordan forstå og formidle risiko? SINTEF-seminar 20/3-2014 Sannsynlighet, frekvens, usikkerhet hvordan forstå og formidle risiko? Atle Refsdal Atle.Refsdal@sintef.no http://www.corporatecomplianceinsights.com/wpcontent/uploads/2014/02/risk-gauge.jpg,

Detaljer

Emnedesign for læring: Et systemperspektiv

Emnedesign for læring: Et systemperspektiv 1 Emnedesign for læring: Et systemperspektiv v. professor, dr. philos. Vidar Gynnild Om du ønsker, kan du sette inn navn, tittel på foredraget, o.l. her. 2 In its briefest form, the paradigm that has governed

Detaljer

The Norwegian Citizen Panel, Accepted Proposals

The Norwegian Citizen Panel, Accepted Proposals PROGRAMMER NOTE: There are 4 ways question is asked. That is, each of these one of these 4 questions. Please be sure to use a truly random assignment method to determine

Detaljer

FIRST LEGO League. Härnösand 2012

FIRST LEGO League. Härnösand 2012 FIRST LEGO League Härnösand 2012 Presentasjon av laget IES Dragons Vi kommer fra Härnosänd Snittalderen på våre deltakere er 11 år Laget består av 4 jenter og 4 gutter. Vi representerer IES i Sundsvall

Detaljer

From how to why: Critical thinking and academic integrity as key ingredients in information literacy teaching

From how to why: Critical thinking and academic integrity as key ingredients in information literacy teaching From how to why: Critical thinking and academic integrity as key ingredients in information literacy teaching MARIANN LØKSE, TORSTEIN LÅG, HELENE N. ANDREASSEN, LARS FIGENSCHOU, MARK STENERSEN & VIBEKE

Detaljer

CTL & LOS Norge Workshops

CTL & LOS Norge Workshops CTL & LOS Norge Workshops Trondheim & Webinars 21st of November 09.00-11.30 6th of December 09.00-11.30 12th of December 09.00-13.00 Location: Innherredsveien 7, 7014 Trondheim & www.losnorge.no Learning

Detaljer

Forelesning 1 Joachim Thøgersen

Forelesning 1 Joachim Thøgersen Forelesning 1 Joachim Thøgersen I 1776 kom Adam Smith sitt hovedverk: An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. Vekst var et viktig tema hos flere av de klassiske økonomene på slutten

Detaljer

Trust in the Personal Data Economy. Nina Chung Mathiesen Digital Consulting

Trust in the Personal Data Economy. Nina Chung Mathiesen Digital Consulting Trust in the Personal Data Economy Nina Chung Mathiesen Digital Consulting Why does trust matter? 97% of Europeans would be happy for their personal data to be used to inform, make recommendations or add

Detaljer

Information search for the research protocol in IIC/IID

Information search for the research protocol in IIC/IID Information search for the research protocol in IIC/IID 1 Medical Library, 2013 Library services for students working with the research protocol and thesis (hovedoppgaven) Open library courses: http://www.ntnu.no/ub/fagside/medisin/medbiblkurs

Detaljer

Newtons fargeskive. Regnbuens farger blir til hvitt. Sett skiva i rask rotasjon ved hjelp av sveiva.

Newtons fargeskive. Regnbuens farger blir til hvitt. Sett skiva i rask rotasjon ved hjelp av sveiva. Newtons fargeskive Regnbuens farger blir til hvitt. Sett skiva i rask rotasjon ved hjelp av sveiva. Se hva som skjer med fargene. Hvitt lys består av en blanding av alle farger. Når fargeskiva roterer

Detaljer

Nærhetsetikk. Hva er nærhetsetikk? Hva er nærhetsetikk ikke? Hva slags nærhet snakker vi om? -Har nærhet etisk. Problemer med nærhetsetikk

Nærhetsetikk. Hva er nærhetsetikk? Hva er nærhetsetikk ikke? Hva slags nærhet snakker vi om? -Har nærhet etisk. Problemer med nærhetsetikk Nærhetsetikk Hva er nærhetsetikk? Hva er nærhetsetikk ikke? Hva slags nærhet snakker vi om? -Har nærhet etisk relevans? Problemer med nærhetsetikk Profesjonsetikk som nærhetsetikk? Hva er nærhetsetikk?

Detaljer

Kurskategori 2: Læring og undervisning i et IKT-miljø. vår

Kurskategori 2: Læring og undervisning i et IKT-miljø. vår Kurskategori 2: Læring og undervisning i et IKT-miljø vår Kurs i denne kategorien skal gi pedagogisk og didaktisk kompetanse for å arbeide kritisk og konstruktivt med IKT-baserte, spesielt nettbaserte,

Detaljer

Besvar tre 3 av følgende fire 4 oppgaver.

Besvar tre 3 av følgende fire 4 oppgaver. Psykologisk institutt Side 1 av 2 Eksamen PSY1010/PSY1010P/PSYC1100 Forskningsmetode I - Høst 2013 Skriftlig skoleeksamen, mandag 9.desember Dato for sensur: 7.januar 2014 Ingen hjelpemidler er tillatt

Detaljer

Profesjonsdanning og samfunnets evidenskrav

Profesjonsdanning og samfunnets evidenskrav Profesjonsdanning og samfunnets evidenskrav UHR konferanse Levanger 19. - 20. Mars 2013 Bodil Tveit Førsteamanuensis, Diakonhjemmet Høgskole, Oslo Institutt for sykepleie og Helse 1 «Godt samspill og samarbeid

Detaljer

Topptur-psykologi - om menneskelig feil, og at det er menneskelig å feile

Topptur-psykologi - om menneskelig feil, og at det er menneskelig å feile Topptur-psykologi - om menneskelig feil, og at det er menneskelig å feile Ida Kristensen Institut for Psykologi, Københavns Universitet, Danmark Krister Kristensen Tindevegleder UIAGM, Stryn, Norge Kognitive

Detaljer

VEDLEGG 3 SJEKKLISTE FOR Å VURDERE KVALITATIV FORSKNING

VEDLEGG 3 SJEKKLISTE FOR Å VURDERE KVALITATIV FORSKNING 1 VEDLEGG 3 SJEKKLISTE FOR Å VURDERE KVALITATIV FORSKNING How do patients with exacerbated chronic obstructive pulmonary disease experience care in the intensive care unit (Torheim og Kvangarsnes, 2014)

Detaljer

Evidens-basert praksis Kunnskapsbasert praksis Evidence based practice

Evidens-basert praksis Kunnskapsbasert praksis Evidence based practice Evidens-basert praksis Kunnskapsbasert praksis Evidence based practice Kåre Birger Hagen Nasjonalt Revmatologisk Rehabilterings- og Kompetansesenter, Diakonhjemmets Sykehus kare.birger.hagen@nrrk.no Disposisjon

Detaljer

Perpetuum (im)mobile

Perpetuum (im)mobile Perpetuum (im)mobile Sett hjulet i bevegelse og se hva som skjer! Hva tror du er hensikten med armene som slår ut når hjulet snurrer mot høyre? Hva tror du ordet Perpetuum mobile betyr? Modell 170, Rev.

Detaljer

Økologisk og kulturell dannelse i økonomiutdanningen

Økologisk og kulturell dannelse i økonomiutdanningen Økologisk og kulturell dannelse i økonomiutdanningen Dannelse på norsk fra ord til handling Professor Ove Jakobsen HHB/UiN Frihet med ansvar Om høyere utdanning og forskning i Norge NOU 2000:14 Det er

Detaljer

Trådløsnett med. Wireless network. MacOSX 10.5 Leopard. with MacOSX 10.5 Leopard

Trådløsnett med. Wireless network. MacOSX 10.5 Leopard. with MacOSX 10.5 Leopard Trådløsnett med MacOSX 10.5 Leopard Wireless network with MacOSX 10.5 Leopard April 2010 Slå på Airport ved å velge symbolet for trådløst nettverk øverst til høyre på skjermen. Hvis symbolet mangler må

Detaljer

Eksamensoppgave i GEOG Menneske og sted I

Eksamensoppgave i GEOG Menneske og sted I Geografisk institutt Eksamensoppgave i GEOG1000 - Menneske og sted I Faglig kontakt under eksamen: Britt Engan Dale Tlf.: 73 59 19 14 Eksamensdato: 18.12.2014 Eksamenstid: 4 timer Studiepoeng: 7.5 Sensurdato:

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: KJB 492 Bioinformatikk Eksamensdag: Fredag 14. desember 2001 Tid for eksamen: Kl.: 9.00 13.00 Oppgavesettet er på 7 sider. Vedlegg:

Detaljer

FASMED. Tirsdag 3.februar 2015

FASMED. Tirsdag 3.februar 2015 FASMED Tirsdag 3.februar 2015 PLAN FOR DAGEN/SCHEDULE 8.30 Velkommen, kaffe/te Welcome, coffee/tea 8.45 Introduksjon til formativ vurdering Introduction to formative assessment 9.30 Pause / Break 9.45

Detaljer

Kontingensfeller og atferdsfeller To sider av samme sak eller radikalt forskjellige?

Kontingensfeller og atferdsfeller To sider av samme sak eller radikalt forskjellige? Kontingensfeller og atferdsfeller To sider av samme sak eller radikalt forskjellige? Martin Ø. Myhre Nasjonalt Senter for Selvmordsforskning og forebygging, UiO m.o.myhre@medisin.uio.no 1 Kontingens- og

Detaljer

Hva kreves? 1 semester = 5 måneders full tids arbeid

Hva kreves? 1 semester = 5 måneders full tids arbeid Hva kreves? 1 semester = 5 måneders full tids arbeid Veiledning er obligatorisk Et originalt bidrag: rent beskrivende og refererende oppgave holder ikke Formen skal være profesjonell BYRÅKRATISKE TING:

Detaljer

Tema. Informasjonsarkitektur Brukervennlighet/Usability Kommunikasjon som treffer målrettet kommunikasjon

Tema. Informasjonsarkitektur Brukervennlighet/Usability Kommunikasjon som treffer målrettet kommunikasjon Tema Informasjonsarkitektur Brukervennlighet/Usability Kommunikasjon som treffer målrettet kommunikasjon Ooops, sorry. I puked all over your web site. h"p://www.dokimos.org/ajff/ Unnskyld meg, men hva

Detaljer

Eksamen PSY1010 / PSYC1100 Forskningsmetode I

Eksamen PSY1010 / PSYC1100 Forskningsmetode I Eksamen PSY1010 / PSYC1100 Forskningsmetode I 25. mai kl. 09:00 (3 timer) Vår / Spring 2016 Skoleeksamen / Skoleeksamen / Written School Exam Det er tillatt å bruke kalkulator uten grafisk display og tekstlagringsfunksjon

Detaljer

Nasjonalt kvalifikasjonsrammeverk og læringsmål i forskerutdanningen

Nasjonalt kvalifikasjonsrammeverk og læringsmål i forskerutdanningen Nasjonalt kvalifikasjonsrammeverk og læringsmål i forskerutdanningen Roger Strand Senterleder, Senter for vitenskapsteori, UiB Medlem, Dannelsesutvalget Styreleder, Vestnorsk nettverk forskerutdanninga

Detaljer

Public roadmap for information management, governance and exchange. 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no

Public roadmap for information management, governance and exchange. 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no Public roadmap for information management, governance and exchange 2015-09-15 SINTEF david.norheim@brreg.no Skate Skate (governance and coordination of services in egovernment) is a strategic cooperation

Detaljer

koordinering og samhandling i perioperativt arbeid

koordinering og samhandling i perioperativt arbeid koordinering og samhandling i perioperativt arbeid Arild Faxvaag (1), Andreas Seim (2) og Pieter Toussaint (3) (1) Norsk Senter for Elektronisk pasientjournal (NSEP), IME, DMF, NTNU (2) SINTEF Teknologi

Detaljer

Eksamen PSY1010 PSYC1100 Forskningsmetode I vår 2013

Eksamen PSY1010 PSYC1100 Forskningsmetode I vår 2013 Eksamen PSY1010 PSYC1100 Forskningsmetode I vår 2013 Bokmål Skriftlig skoleeksamen, 16. mai. (3 timer) Ingen hjelpemidler tillatt. Besvar tre 3 av følgende fire 4 oppgaver. Oppgave 1. Tenk deg at du skal

Detaljer

STILLAS - STANDARD FORSLAG FRA SEF TIL NY STILLAS - STANDARD

STILLAS - STANDARD FORSLAG FRA SEF TIL NY STILLAS - STANDARD FORSLAG FRA SEF TIL NY STILLAS - STANDARD 1 Bakgrunnen for dette initiativet fra SEF, er ønsket om å gjøre arbeid i høyden tryggere / sikrere. Både for stillasmontører og brukere av stillaser. 2 Reviderte

Detaljer

Øystein Haugen, Professor, Computer Science MASTER THESES Professor Øystein Haugen, room D

Øystein Haugen, Professor, Computer Science MASTER THESES Professor Øystein Haugen, room D Øystein Haugen, Professor, Computer Science MASTER THESES 2015 Professor Øystein Haugen, room D1-011 1 Hvem er jeg? Øystein Haugen, nytilsatt professor i anvendt informatikk på Høyskolen i Østfold, avdeling

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i MAT2400 Analyse 1. Eksamensdag: Onsdag 15. juni 2011. Tid for eksamen: 09.00 13.00 Oppgavesettet er på 6 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

Norwegian FAOS, version LK1.0

Norwegian FAOS, version LK1.0 Norwegian FAOS, version LK1.0 The KOOS form was translated from Swedish into Norwegian by the Norwegian Arthroplasty Register (NAR). The Norwegian National Knee Ligament Registry (NKLR) translated the

Detaljer

Anna Krulatz (HiST) Eivind Nessa Torgersen (HiST) Anne Dahl (NTNU)

Anna Krulatz (HiST) Eivind Nessa Torgersen (HiST) Anne Dahl (NTNU) Multilingualism in Trondheim public schools: Raising teacher awareness in the English as a Foreign Language classroom Anna Krulatz (HiST) Eivind Nessa Torgersen (HiST) Anne Dahl (NTNU) Problemstilling

Detaljer

Climate change and adaptation: Linking. stakeholder engagement- a case study from

Climate change and adaptation: Linking. stakeholder engagement- a case study from Climate change and adaptation: Linking science and policy through active stakeholder engagement- a case study from two provinces in India 29 September, 2011 Seminar, Involvering ved miljøprosjekter Udaya

Detaljer

BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET

BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET 24. april 2002 Aanund Hylland: # BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET Standard teori og kritikk av denne 1. Innledning En (individuell) beslutning under usikkerhet kan beskrives på følgende måte: Beslutningstakeren

Detaljer

Juridiske aspekter ved publisering i åpne institusjonelle arkiv

Juridiske aspekter ved publisering i åpne institusjonelle arkiv Juridiske aspekter ved publisering i åpne institusjonelle arkiv Professor dr juris Olav Torvund Publisering i åpne institusjonelle arkiv Førstegangspublisering Masteroppgaver Doktoravhandlinger (?) Grålitteratur

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON360/460 Samfunnsøkonomisk lønnsomhet og økonomisk politikk Exam: ECON360/460 - Resource allocation and economic policy Eksamensdag: Fredag 2. november

Detaljer

Utvikle kvalitet i høyere utdanning som å spikre syltetøy på veggen?

Utvikle kvalitet i høyere utdanning som å spikre syltetøy på veggen? Kunnskapsdepartementet Utvikle kvalitet i høyere utdanning som å spikre syltetøy på veggen? Bjørn Haugstad UHR Representantskapsmøte 20 mai 2016 Kunnskapsdepartementet Norsk økonomi i omstilling Klimautfordringer

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON1910 Poverty and distribution in developing countries Exam: ECON1910 Poverty and distribution in developing countries Eksamensdag: 1. juni 2011 Sensur

Detaljer

Heuristisk evaluering Ekspertevaluering

Heuristisk evaluering Ekspertevaluering Heuristisk evaluering Ekspertevaluering Håkon Tolsby 1 Heuristisk evaluering ekspertevaluering Vurdere grensesnitt ved å referere til retningslinjer (heuristics). Egnet for å finne også mindre problemer

Detaljer

0:7 0:2 0:1 0:3 0:5 0:2 0:1 0:4 0:5 P = 0:56 0:28 0:16 0:38 0:39 0:23

0:7 0:2 0:1 0:3 0:5 0:2 0:1 0:4 0:5 P = 0:56 0:28 0:16 0:38 0:39 0:23 UTKAST ENGLISH VERSION EKSAMEN I: MOT100A STOKASTISKE PROSESSER VARIGHET: 4 TIMER DATO: 16. februar 2006 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator; Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag): Rottman: Matematisk

Detaljer

nye PPT-mal Kunnskapsesenterets Innføring i GRADE på norsk Vandvik Holmsbu Mai 2016 med vekt på behandlingsvalg i klinisk praksis

nye PPT-mal Kunnskapsesenterets Innføring i GRADE på norsk Vandvik Holmsbu Mai 2016 med vekt på behandlingsvalg i klinisk praksis Vandvik Holmsbu Mai 2016 Innføring i GRADE på norsk med vekt på behandlingsvalg i klinisk praksis Kunnskapsesenterets nye PPT-mal Per Olav Vandvik lege SIHF-Gjøvik og forsker ved Kunnskapssenteret Læringsmål:

Detaljer

Regler under svømmetrening! ENGLISH BELOW

Regler under svømmetrening! ENGLISH BELOW Regler under svømmetrening! ENGLISH BELOW Siden vi i det siste har vært ganske mange på treningene, har det vært litt kaos, og vanskelig å få trent bra. Derfor vil jeg her forklare noen regler som dere

Detaljer

Introduksjon i bruk av modellering i helseøkonomiske analyser: hvorfor modellere, og grunnleggende verktøy til å komme i gang med modellering

Introduksjon i bruk av modellering i helseøkonomiske analyser: hvorfor modellere, og grunnleggende verktøy til å komme i gang med modellering HEHØ workshop 1 og 2 november2011 Introduksjon i bruk av modellering i helseøkonomiske analyser: hvorfor modellere, og grunnleggende verktøy til å komme i gang med modellering Gunhild Hagen, Helseøkonom,

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT 1 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT BOKMÅL Utsatt eksamen i: ECON2915 Vekst og næringsstruktur Eksamensdag: 07.12.2012 Tid for eksamen: kl. 09:00-12:00 Oppgavesettet er på 5 sider Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

6350 Månedstabell / Month table Klasse / Class 1 Tax deduction table (tax to be withheld) 2012

6350 Månedstabell / Month table Klasse / Class 1 Tax deduction table (tax to be withheld) 2012 6350 Månedstabell / Month table Klasse / Class 1 Tax deduction table (tax to be withheld) 2012 100 200 3000 0 0 0 13 38 63 88 113 138 163 4000 188 213 238 263 288 313 338 363 378 386 5000 394 402 410 417

Detaljer

Til barnets beste hvem bestemmer? Per Nortvedt, Senter for Medisinsk etikk, Universitetet i Oslo, Norge. p.nortvedt@medisin.uio.no

Til barnets beste hvem bestemmer? Per Nortvedt, Senter for Medisinsk etikk, Universitetet i Oslo, Norge. p.nortvedt@medisin.uio.no Til barnets beste hvem bestemmer? Per Nortvedt, Senter for Medisinsk etikk, Universitetet i Oslo, Norge. p.nortvedt@medisin.uio.no Disposisjon Best Interest prinsippet et grunnleggende prinsipp. Information

Detaljer

Dylan Wiliams forskning i et norsk perspektiv

Dylan Wiliams forskning i et norsk perspektiv Dylan Wiliams forskning i et norsk perspektiv Ungdomsskolekonferansen Gyldendal kompetanse Jarl Inge Wærness 15.09.2014 There is only one 21st century skill We need to produce people who know how to act

Detaljer

Likhet i helsetjenesten

Likhet i helsetjenesten Likhet i helsetjenesten Berit Bringedal Legeforeningens forskningsinstitutt 13.2.2011 Sosial ulikhet i helse og helsetjenestens rolle Betydningen av helsetjenester Mindre enn andre forhold Kan likevel

Detaljer

Interaksjonsestetikk og historier

Interaksjonsestetikk og historier Interaksjonsestetikk og historier Emosjonellt motivert oppførsel er en brukbarhetsfaktor The flying wedge of possibility, probability and neccessity Storytelling Interaksjonsgestalter Kinesthetics of movement

Detaljer

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016 PSY 1002 Statistikk og metode Frode Svartdal April 2016 GANGEN I HYPOTESETESTING 1. Formuler en hypotese «Man får bedre karakterer hvis man leser pensum» 2. Formuler motstykket, nullhypotesen H 0 «Man

Detaljer

Registerdata versus RCT: Kjerrevei kontra høyhastighetstog?

Registerdata versus RCT: Kjerrevei kontra høyhastighetstog? Registerdata versus RCT: Kjerrevei kontra høyhastighetstog? Vinjar Fønnebø Professor, forebyggende medisin Direktør, NAFKAM UiT Norges arktiske universitet Seniorrådgiver, SKDE Klinisk forskning i det

Detaljer

Kunnskapsesenterets nye PPT-mal

Kunnskapsesenterets nye PPT-mal Dagens Medisin Arena 6. Mars 2013 Om nye metoder for å beregne risiko og nytte og en ny generasjon faglige retningslinjer Kunnskapsesenterets nye PPT-mal Per Olav Vandvik Jeg har ingen finansielle interessekonflikter,

Detaljer

How does extensive reading affect pupils motivation for learning English? Ingvild Berge, masterstudent ved Høgskolen i Bergen

How does extensive reading affect pupils motivation for learning English? Ingvild Berge, masterstudent ved Høgskolen i Bergen How does extensive reading affect pupils motivation for learning English? Ingvild Berge, masterstudent ved Høgskolen i Bergen Bakgrunn Engelsk er kjedelig. Hvordan motivere elever til å ville lære engelsk?

Detaljer

En av kjernekompetansene. Gjenkjenne god pedagogisk praksis og veilede lærerne til å bli bedre

En av kjernekompetansene. Gjenkjenne god pedagogisk praksis og veilede lærerne til å bli bedre En av kjernekompetansene Gjenkjenne god pedagogisk praksis og veilede lærerne til å bli bedre Line Tyrdal 2014 Stikkord Bevis på læring underveis i økta Gode spørsmål som fremmer tenkning og refleksjon

Detaljer

Jeg vil bare danse Tekst / Mel.: Tor- Jørgen Ellingsen

Jeg vil bare danse Tekst / Mel.: Tor- Jørgen Ellingsen 1. vers Når jeg hører musikk, Kan jeg ikke sitte stille Når jeg hører det groover, B yner beina å gå Jeg får ikke ro, Selv om jeg gjerne ville Jeg vil bare danse, Det er noe jeg må Jeg vil bare danse Tekst

Detaljer

Administrasjon av postnummersystemet i Norge Post code administration in Norway. Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6.

Administrasjon av postnummersystemet i Norge Post code administration in Norway. Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6. Administrasjon av postnummersystemet i Norge Frode Wold, Norway Post Nordic Address Forum, Iceland 5-6. may 2015 Postnumrene i Norge ble opprettet 18.3.1968 The postal codes in Norway was established in

Detaljer

VIKTIGHETEN AV TILHØRIGHET I SAMFUNNET J Æ R E N D P S

VIKTIGHETEN AV TILHØRIGHET I SAMFUNNET J Æ R E N D P S VIKTIGHETEN AV TILHØRIGHET I SAMFUNNET J Æ R E N D P S VIKTIGHETEN AV TILHØRIGHET I SAMFUNNET Begrepet tilhørighet. Som et grunnleggende behov. Effekten av tilhørighet. Tilhørighet i samfunnet: også et

Detaljer

Social Project Management. CIO Konferansen Prosjektstyring 09. juni 2016

Social Project Management. CIO Konferansen Prosjektstyring 09. juni 2016 Social Project Management CIO Konferansen Prosjektstyring 09. juni 2016 We human beings are social beings. We come into the world as the result of others actions. We survive here in dependence on others.

Detaljer

Katalognummer 01. Happy small feet. Størrelse/Size: 50x70cm - Pris / Price 500 nok. Størrelse/Size: 20x29cm - Pris / Price 200 nok

Katalognummer 01. Happy small feet. Størrelse/Size: 50x70cm - Pris / Price 500 nok. Størrelse/Size: 20x29cm - Pris / Price 200 nok Katalognummer 01 Happy small feet Food is not the only necessity which starving children need. Keeping their skin, body and feet healthy is one of the necessities. The new blankets and shoes provided by

Detaljer

George Eliot: Felix Holt: The Radical. Sitert i Motivation, Agency, and Public Policy. Of Knights & Knaves, Pawns & Queens av Julian Le Grand 2003

George Eliot: Felix Holt: The Radical. Sitert i Motivation, Agency, and Public Policy. Of Knights & Knaves, Pawns & Queens av Julian Le Grand 2003 Fancy what a game of chess would be if all the chessmen had passions and intellects, more or less small and cunning; if you were not only uncertain about your adversary s men, but a little uncertain about

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Bokmål Eksamen i: ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Exam: ECON1210 Consumer Behaviour, Firm behaviour and Markets Eksamensdag: 12.12.2014 Sensur kunngjøres:

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON30/40 Matematikk : Matematisk analyse og lineær algebra Exam: ECON30/40 Mathematics : Calculus and Linear Algebra Eksamensdag: Tirsdag 0. desember

Detaljer